Algorithm 确定程序的总体空间复杂度

在一个程序中，我使用两种数据结构

1：大小为k的指针数组，每个指针指向一个链接列表（因此，总的“k”列表）。所有列表中的节点总数=M…（类似于使用单独链接的哈希，k是固定的，M可以变化）

2：另一个大小为M的整数数组（其中M=上面的节点数）
问题是：该项目的总体空间复杂度是多少？是下面这样的吗

第一部分：O（k+M）或仅仅是O（M）…我想两者都是正确的

第二部分：O（2M）或仅仅O（M）…两者都正确吗

总体O（k+M）+O（2M）==>O（最大k+M，2M） 还是仅仅是O（M）

请帮助。

O（K+M）是O（M），如果M总是大于K。因此，最终结果是O（M）

第一部分：O（k+M）不正确，它只是O（M）

第二部分：O（2M）不正确，因为我们不按顺序使用常数，所以正确的是O（M）

---

总的O（M）+O（M）==>O（M）。

在这两种情况下都是正确的。但是由于

O（k+M）=O（M）

，假设

k

常数，每个人都会使用最简单的符号，即O（M）

对于第二部分，单个数组是O（M）

总的来说，它将是

O（k+M+M）=O（max（k+M，2M））=O（M）

（我们可以“忘记”大O符号中的乘法和加法常数-除非你的时间是常数）

作为提醒，

g（x）=O（f（x））

如果存在

x0

和

c

，则

x>x0

意味着

g（x）>=c.f（x）